想转行做大模型训练优化，需要先学哪些东西？

核心门槛是深度学习理论基础和主流框架实操，PyTorch、TensorFlow得熟练。训练优化这块，模型并行、数据并行、梯度压缩这些概念要懂，最好有实际调参经验。异构计算架构像GPU或昇腾，属于加分项但不是入门必需。建议先把基础打牢，再通过项目练手积累集群运维经验，零基础直接啃这块难度不小。